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e企查 | 金融科技服务平台企业数据的无监督分类系统-2020年第十一届中国大学生服务外包创新创业大赛A10赛题
☆16Updated 2 years ago
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- 本赛题旨在运用有效的金融科技和大数据系统，分析涉赌涉诈资金交易新方式，持续优化风险监测模型，通过赛题提供的涉赌涉诈黑名单、白名单及用于训练的相关交易流水数据集，构建涉赌涉诈账户算法识别模型，全面排查存量风险。A榜排名11/1594，B榜排名13/1594。☆47Updated 2 years ago
- 使用决策树进行客户流失预测分析☆11Updated 7 years ago
- 金融反欺诈预测系统，技术 涉及Vue3、Flask、XGBoost等。本项目提供了完整的Web系统，系统功能包括信贷数据分析、信贷欺诈数据检测、用户历史预测记录、用户数据管理等。项目整体并不复杂，适合新手练手学习机器学习与Web系统的结合。☆61Updated 3 years ago
- Jobs-Recommendation-System使用Scrapy爬虫框架对招聘网站进行爬取，并使用ETL工具将数据存储到分布式文件系统；利用大数据，机器学习等技术对求职者和职位信息进行画像建模，并通过推荐算法对求职者做出职位的智能推荐。☆124Updated 5 years ago
- 使用机器学习算法的电影推荐系统以及票房预测系统☆324Updated 4 years ago
- 基于知识图谱与人工神经网络的简历推荐系统☆86Updated last year
- 2020年第八届泰迪杯数据挖掘C题“智慧政务文本挖掘”特等奖作品（论文与代码）☆68Updated 3 months ago
- 智慧物流算法大赛简介： 根据包括货值、路程和油价等字段的数据集，对每趟货物运送的运价进行回归预测。 本项目为我的参赛代码，分为四个主要的部分：1.数据预处理；2.特征工程；3.建模调参训练；4.数据可视化。 最终获得了大赛的二等奖。☆38Updated 6 years ago
- Python与机器学习方向，《决策树与集成算法》课程仓库☆25Updated 7 years ago
- 关联规则和决策树组合算法在学生成绩分析中的研究——本科毕设。首先，本文基于爬取到的学生课程成绩设计以学生成绩为主题的数据仓库，为后续的成绩分析提高可靠的数据支持。其次，利用关联规则算法挖掘分析课程间的关联性，并生 成用于构造决策树的新属性。最后，通过信息增益率的思想将生成的…☆54Updated 4 years ago
- 电商广告推荐系统☆13Updated 3 years ago
- 智能供应链分析，对顾客用rfm模型分类，用多种机器学习模型建模，进行欺诈订单预测，延迟发货预测，销售额预测，销售数量预测☆39Updated 5 years ago
- Python金融大数据风控建模实战：基于机器学习源代码☆88Updated 4 years ago
- 2021年Datafoutain个贷违约预测比赛——试验记录☆16Updated last year
- 数据特征工程、各种机器学习回归模型、回归数据预处理☆44Updated 5 years ago
- 基于深度学习的新闻分类推荐系统（Spring Boot作为客户端，Keras作为服务端）☆52Updated 5 years ago
- 使用 flask + pyecharts 搭建的新冠肺炎疫情数据可视化交互分析网站平台，包含疫情数据获取、每日疫情地图、曲线图展示，数据统计分析、态势感知、确诊人数预测分析算法设计、NLP舆情监测等任务（部署在http://covid.yunwei123.tech/）☆333Updated 3 years ago
- 2019年北京高校数学建模校际联赛B题的模型代码：NLP情感分析+改进熵值法+改进灰色关联度分析☆28Updated 2 years ago
- 【Numpy 手写实现】SVM 支持向量机 | KNN K近邻 | Kmeans | Logistic Regression 逻辑回归 | Maximum Entropy 最大熵 | Naive Bayes 朴素贝叶斯 | Perception 感知机 | Decision…☆215Updated 5 years ago
- 基于机器学习的信用风险评估模型，主要使用了Sklearn库，通过逻辑回归，向量机等模型，根据借款人的个人身份信息评估是否应当发放贷款。☆20Updated 3 years ago
- 房价预测完整项目：1.爬取链家网数据 2.处理后，用sklearn中几个逻辑回归机器学习模型和keras神经网络搭建模型预测房 价 最终结果神经网络效果更好，R^2值0.75左右☆245Updated 6 years ago
- 利用python对3000个数据利用机器学习算法建立模型，并预测未来客户信用风险。处理数据不均衡问题时采用了SMOTE过采样以及随机过采样技术；通过相关性分析进行特征选择；建模过程中用到了Logistic回归、SVM、随机森林、GBDT四种模型，并通过网格搜索法确定最优参数…☆34Updated 3 years ago
- 零基础入门金融风控-贷款违约预测 TOP11☆40Updated 5 years ago
- 大家好，我是coggle开源小组成员 庐州小火锅，这篇文章将会介绍天池学习赛贷款违约预测的TOP6单模方案（具体介绍见我的csdn：），现附上比赛链接天池学习赛贷款违约预测.https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/53…☆56Updated 5 years ago
- 泰迪杯数据挖掘挑战赛(第八届)C题参赛作品☆19Updated last year
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